Bu çalıĢmada EDAS, ARAS, WASPAS, CODAS yöntemleri kullanılarak OECD ülkeleri sağlık göstergeleri açısından sıralanmıĢtır. Elde edilen sıralamalar Tablo 3.24'de gösterilmiĢtir.
Tablo 3.24. ÇKKV Yöntemleriyle OluĢturulan Sıralamalar
Ülkeler EDAS ARAS WASPAS CODAS
Avustralya 18 16 15 16 Avusturya 7 8 7 8 Belçika 10 9 9 10 Kanada 24 24 23 22 ġili 34 34 33 34 Çek Cum 17 15 16 20 Danimarka 2 5 4 2 Estonya 27 26 29 30 Finlandiya 9 7 8 9 Fransa 12 13 10 13 Almanya 6 6 6 7 Yunanistan 22 23 24 17 Macaristan 26 28 30 29 Ġzlanda 5 1 1 1 Ġrlanda 15 17 17 14 Ġsrail 33 33 32 33 Ġtalya 19 19 18 19 Japonya 1 2 5 5 Kore 13 18 21 21 Letonya 25 25 25 25 Litvanya 20 20 19 18 Lüksemburg 32 31 36 31 Meksika 36 35 35 35 Hollanda 14 14 11 12 Yeni Zelanda 30 30 27 26 Norveç 3 3 2 4 Polonya 31 32 31 32 Portekiz 21 21 20 23 Slovakya 29 29 28 28 Slovenya 16 11 13 15 Ġspanya 23 22 22 24 Ġsveç 11 12 12 11 Ġsviçre 4 4 3 3 Türkiye 35 36 34 36 Ġngiltere 28 27 26 27 ABD 8 10 14 6
Kullanılan yöntemler sonucu elde edilen sıralamalar arasındaki iliĢkiyi belirlemek için Spearman korelasyon katsayısından yararlanılmıĢ ve bulunan değerler Tablo 3.25'de gösterilmiĢtir.
Tablo 3.25. Farklı Yöntemler Arasında Spearman Korelasyon Katsayısı
EDAS ARAS WASPAS CODAS
EDAS 1 0,997 0,994 0,995
ARAS 1 0,997 0,996
WASPAS 1 0,995
CODAS 1
Tablo 3.25'de gösterildiği üzere Spearman korelasyon katsayıları; EDAS ve ARAS arasında 0,997, EDAS ve WASPAS arasında 0,994, EDAS ve CODAS arasında 0,995, ARAS ve WASPAS arasında 0,997, ARAS ve CODAS arasında 0,996 ve WASPAS ve CODAS arasında 0,995 olarak hesaplanmıĢtır. Elde edilen bu sonuçlara göre kullanılan yöntemler arasındaki iliĢkilerin 0,99'un üzerinde olduğu ve birbiriyle uyum içerisinde bulunduğu görülmektedir.
SONUÇ VE ÖNERĠLER
Sağlıklı Ģekilde birey yetiĢtiren toplumlar, refah ve geliĢmiĢlik düzeyleri açısından iyi bir konuma sahiptir. Toplumlar için önemli olan güvenlik, güç, refah ve mutluluğunun temelinde bulunan, bireylerin ruhen ve bedenen sağlıklı olmasıdır. Bu nedenle sağlık alanında yapılan her türlü geliĢme baĢta birey olmak üzere tüm toplumu etkileyebilecek Ģekildedir.
Bu tez çalıĢmasında, çok sayıda alternatifin çok sayıda kriter altında değerlendirilmesinde kolaylık ve iyi sonuçlar almayı sağlayan, rasyonel olmayan analizlerden uzak, alternatifler arasında seçim yapmayı, gruplamayı ve sıralamayı kolaylaĢtıran ÇKKV yöntemleri kullanılmıĢtır. Kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde SWARA yöntemi kullanılırken, alternatif olarak belirlenen OECD'ye üye ülkelerin sıralaması yeni geliĢtirilen ÇKKV yöntemlerinden EDAS, ARAS, WASPAS ve CODAS yöntemleri ile gerçekleĢtirilmiĢtir.
OECD örgütüne üye 36 alternatif ülke, sağlık harcamalarının GSYĠH'daki payı,1000 kiĢi baĢına hastane yatak sayısı, 1000 kiĢi baĢına doktor sayısı, 1000 kiĢi baĢına hemĢire sayısı, beklenen yaĢam süresi, 1000 yeni doğan baĢına bebek ölüm oranı, tıbbi teknoloji 1.000.000 kiĢi baĢına, 100.000 kiĢi baĢına tıp mezunu kriterleri altında sıralanmıĢtır.
Ġlk olarak SWARA yöntemi kullanılarak sekiz kriterin göreceli önem düzeyleri belirlenmiĢtir. En yüksek değere sahip olan kriter 0,153 ile ''Bebek Ölüm Oranları (K6)'' olmuĢtur. Daha sonra ''Doktor Sayısı (K3), Sağlık Harcamaları (K1), Beklenen YaĢam Süresi (K5), HemĢire Sayısı (K4), Hastane Yatak Sayısı (K2), Tıbbi Teknoloji (K7) ve Tıp Mezunları (K8)'' Ģeklinde sıralama devam etmiĢtir.
EDAS yöntemi kullanılarak elde edilen sıralamalarda ilk beĢ sırada Japonya, Danimarka, Norveç, Ġsviçre, Ġzlanda yer alırken, son beĢ sırada, Lüksemburg, Ġsrail, ġili, Türkiye, Meksika yer almıĢtır. ARAS yöntemi ile elde edilen sıralamalarda yer alan ilk beĢ ülke sırasıyla Ġzlanda, Japonya, Norveç, Ġsviçre, Danimarka olurken, son sıralamada yer alan ülkeler Polonya, Ġsrail, ġili, Meksika ve Türkiye olmuĢtur.
WASPAS yöntemi kullanıldığında, Ġzlanda, Norveç, Ġsviçre, Danimarka, Japonya ilk beĢ sıradayken, Ġsrail, ġili, Türkiye, Meksika, Lüksemburg son sıralarda olmuĢtur ve son olarak CODAS yöntemi ile elde edilen sıralamada Ġzlanda, Danimarka, Ġsviçre, Norveç ve Japonya ilk beĢ sırada, Polonya, Ġsrail, ġili, Meksika, Türkiye son sıralarda yer almıĢtır.
Uygulama sonucunda kullanılan tüm yöntemlerde ilk beĢ sırada yer almakta olan ülkelerin, kullanılan yöntemlere göre kendi içerisinde sıralama farklılıkları göstermesine rağmen aynı ülkeler olduğu tespit edilmiĢtir. Aynı Ģekilde son sıralarda yer almakta olan ülkeler de birbiriyle benzerlik göstermiĢtir. Yöntemler arasındaki iliĢkileri belirlemek için hesaplanan Spearman korelasyon katsayısı da tüm yöntemler için 0,99'un üzerinde hesaplanmıĢtır. Kullanılan yöntemlerin sağlık gösterge kriterleri altında ülkelerin sıralamasını belirlemek için etkin sonuçlar verdiği görülmüĢtür.
Türkiye, bu tez çalıĢmasında kullanılmakta olan sağlık gösterge kriterleri altında değerlendirildiğinde son sıralarda yer almıĢtır. Türkiye'nin bu kriterler altında OECD ülkelerinin ortalamasının oldukça gerisinde kaldığı gözlemlenmiĢtir. Türkiye ile birlikte son sıralarda yer almakta olan diğer bir ülke Meksika'nın özellikle bebek ölüm oranlarının diğer OECD ülke ortalamasından oldukça yüksek olduğu görülmektedir. Annelerin eğitim seviyesinin düĢük olması ve bebeklerin anne karnında ya da geliĢtikleri dönemde gerekli besinleri yeterli düzeyde alamamaları bebek ölüm oranlarının en önemli nedenleridir. Ekonomik durum ile bu besinlerin elde edilmesi arasında da doğrudan iliĢki bulunmaktadır. Bebek ölüm oranları bir ülkedeki sağlık hizmetlerinin düzeyini, kalitesini temsil etmesi açısından oldukça önemli bir sağlık göstergesidir. Bu nedenle bir ülkedeki bebek ölüm oranlarının fazla olması, diğer ölümlerin ve aynı zamanda sağlıklı nüfus kayıplarının yaĢanacağı anlamını taĢımaktadır.
Beklenen yaĢam süresinin uzunluğu ülkelerin ekonomik ve sosyal açıdan geliĢmiĢliğini göstermektedir. Bu sürenin uzun olması o toplumlarda yaĢayan insanların uzun yaĢam beklentisiyle uzun vadeli yatırımlara yönelmesini sağlamakta ve böylelikle gelirlerde artıĢ meydana getirmektedir. Sıralamada baĢlarda yer almakta olan Norveç, Danimarka, Ġsviçre, Ġzlanda, Japonya gibi ülkeler için beklenen yaĢam süresinin uzun olduğu görülmektedir. Az geliĢmiĢ ve geliĢmekte olan toplumlarda bu sürenin daha düĢük olduğu bilinmektedir. Elde edilen sıralamalarda son sıralarda yer alan Türkiye, Meksika, Polonya gibi ülkelerin beklenen yaĢam süresinin, OECD ülke ortalamasının
altında olduğu görülmektedir. Sıralamada sonlarda olan ülkelerdeki bireyler için beklenen yaĢam süresinin arttırılması sağlık koĢullarının iyileĢtirilmesiyle mümkündür.
Bir ülke için sağlık harcama payının yüksek olması aynı zamanda ekonomik olarak da güçlü olabileceği anlamına gelmektedir. Son sıralarda yer alan Türkiye gibi ülkelerin özkaynak ihtiyacının karĢılanması bireyler için çok önemli olan beslenme düzeyini etkilemektedir. Beslenme düzeyinde meydana gelen yetersizlik sonucu vücut bağıĢıklık sisteminin zarar görmesi, buna bağlı olarak hastalık ve ölümlerde artıĢın meydana geleceği bilinmektedir. Sıralama sonunda yer alan ülkelerin sağlık harcamalarını arttırması sağlık alanında yapılabilecek her türlü geliĢme için önemlidir. Sıralamaya bakıldığında ilk sıralarda yer almakta olan ülkelerin sağlık harcamalarına ayırdığı payın yüksek olduğu görülmektedir.
Türkiye baĢta olmak üzere diğer son sıralarda yer almakta olan ülkelerin sağlık göstergelerinin iyileĢtirilmesi ve sağlık hizmetlerinin geliĢmesi için doktor, hemĢire gibi sağlık personel sayılarının arttırılması, hastane yataklarının, kullanılan tıbbi cihazların arttırılması gerekmektedir. Sağlık alanında yapılan harcamaların ve kaynakların arttırılması ile meydana gelecek diğer bir önemli geliĢme temel sağlık hizmetlerinin iyileĢtirilmesi ve buna bağlı bebek ölüm oranlarının azalması olacaktır. Bu yüzden sıralamada sonlarda kalan ülkeler, özkaynağın büyük bir kısmını anne ve bebek sağlığına ayırmalıdır. Okuryazar oranının düĢük olduğu yerlerde, sağlık personelleri doğurgan yaĢta olan kadınların bilinçlenmesine yönelik danıĢmanlık hizmeti vermeli, bilgilendirici seminerler düzenlemelidir. Aynı zamanda üniversitelerde sağlık alanındaki öğrenciler ve eğitim veren akademisyenler tarafından çeĢitli sempozyumlar, paneller düzenlenip, projeler geliĢtirilerek bu alanda daha fazla bilinçlenme gerçekleĢtirilebilir.
Gelecek çalıĢmalarda, farklı sağlık gösterge kriterleri ve farklı ÇKKV yöntemleri kullanılarak ülkelerin sağlık alanındaki sıralamaları değerlendirilebilir. Ayrıca farklı kriter ağırlık belirleme yöntemlerinin ülkelerin sıralamasındaki etkisi araĢtırılabilir.
KAYNAKLAR
Afonso A., Aubyn M., (2006). “Relative Efficiency of Health Provision: A DEA Approach With Non-Discretionary Inputs”, Working Papers, Department of
Economics At The School of Economics And Management (ISEG), Technical
University of Lisbon.
Afonso A., St Aubyn, M. (2005). ''Non-Parametric Approaches to Education and Health Efficiency in OECD Countries'', Journal of Applied Economics Cilt: 8/2, 227-246.
Akçakanat Ö., Eren H., Aksoy E., Ömürbek V. (2017). ''Bankacılık Sektöründe ENTROPI Ve WASPAS Yöntemleri Ġle Performans Değerlendirmesi'',
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:
22/2, 285-300.
AktaĢ R., Doğanay M.M., Gökmen Y., Gazibey Y., Türen U. (2015), Sayısal Karar
Verme Yöntemleri, Beta Yayınevi, Ġstanbul.
Albayrak Ö., Erkayman B. (2018). ''Bulanık DEMATEL ve EDAS Yöntemleri Kullanılarak Sporcular Ġçin Akıllı Bileklik Seçimi'', Ergonomi, Cilt: 1/1, 92-102. Alptekin, N. ve YeĢilaydın, G. (2015). ''OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre
Bulanık Kümeleme Analizi Ġle Sınıflandırılması'', İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt:7/4, 137-155.
Arslan H.M. (2017). ''Determination of Optimal Vehicle Selection of Logistics Companies with AHP ARAS Hybrid Method'', Alphanumeric Journal, Cilt: 5/2, 271-282.
Arslan H.M. (2018). ''AHP ve EDAS Yöntemleri ile DöĢemelik Kadife Üretim ĠĢletmelerinde En Verimli Dokuma Makinesi Seçimi'', II. Uluslararası
Multidispliner Çalışmaları Kongresi, Adana.
Aslan ġ. Uyar S. (2016). ''Sağlık Hizmetleri Açısından Göstergelerin Önemi: Bozkır Ġlçesi Örneği'', Uluslararası Sempozyum: Geçmişten Günümüze Bozkır, 1129- 1142.
Aytaç Adalı E. (2016). ''Personnel Selection in Health Sector with EVAMIX and TODIM Methods'', Alphanumeric Journal, Cilt: 4/2, 69-84.
Aytaç Adalı E., TuĢ IĢık A. (2017). ''Bir Tedarikçi Seçim Problemi için SWARA ve WASPAS Yöntemlerine Dayanan Karar Verme YaklaĢımı'', International
Review of Economics and Management, Cilt:5/4, 56-77.
Aytaç M., Gürsakal N. (2015). Karar Verme, Dora Basımevi, Bursa.
Aytekin A. (2016). ''Hastaların Hastane Tercihinde Etkili Kriterler ve Hastanelerin MULTIMOORA ile Sıralanması: EskiĢehir Örneği'', İşletme ve İktisat
Çalışmaları Dergisi, Cilt: 4/4, 134-143.
Ayyıldız E., Demirci E. (2018). ''Türkiye'de Yer Alan ġehirlerin YaĢam Kalitelerinin SWARA Entegreli TOPSIS Yöntemi ile Belirlenmesi'', Pamukkale Üniversitesi
Ayyıldız E., Murat M. (2017). ''Türkiye‟de Yer Alan ġehirlerin EğitimPerformanslarının Çok Kriterli Karar VermeYöntemleri Kullanılarak Belirlenmesi'', Kent Kültürü ve Yönetimi Hakemli Elektronik Dergi, Cilt:10/2, 255-267.
Badi I., Ballem M., Shetwan A. (2018). ''Site Selection Of Desalination Plant In Libya By Using Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) Method'',
International Journal for Quality Research , Cilt:12/3, 609-623.
Badi I.A., Abdulshahed A.M., Shetwan A.G. (2017). ''Supplier Selection Using Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) Method For Multi-Criteria Decision-Making'', The 1st International Conference on Management, Engineering and Environment, 27-37.
Bakan Ġ., BüyükbeĢe Ġ,. (2008), ''Katılımcı Karar Verme: Kararlara Katılım Konusunda ÇalıĢanların DüĢüncelerine Yönelik Bir Alan ÇalıĢması'', Süleyman Demirel
Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:13, 29-56.
Bakır M., Atalık Ö. (2018). ''ENTROPI ve ARAS Yöntemleriyle Havayolu ĠĢletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi'', Journal of Business
Research-Türk, Cilt: 10/1, 617-638.
Balezentiene L., Kusta A. (2012). ''Reducing Greenhouse Gas Emissions in Grassland Ecosystems of The Central Lithuania:Multi-Criteria Evaluation on a basis of the ARAS Method'', The Scientific World Journal,1-11.
Baušys R., Juodagalvienė B. (2017). ''Garage Location Sselection for Residential House by WASPAS-SVNS method'', Journal of Civil Engineering and Management, Cilt:23/3, 421-429.
Birol L (1997). Hemşirelik Süreci, Etki Matbaacılık Yayıncılık Ltd. ġti., Ġzmir.
Boz C., Önder E. (2017). ''OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemi Performanslarının Değerlendirilmesi'', Sosyal Güvence Dergisi, S/11, 24-61.
Bulut T., Durur G. (2017). ''Türkiye‟nin Sağlık Turizm Performansının TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi'', Sa lık ve Sosyal Politikalara Bakış Dergisi, Sayı: 1,82-99.
Can G.F., Delice E.K., Cansu B. (2017). ''Çok Kriterli Karar Verme YaklaĢımıyla Oturma Düzeneği Seçimi'', Mühendislik Bilimleri ve Tasarımı Dergisi 5, 213- 225.
Cengiz D. (2012). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Üzerine Karşılaştırmalı Analiz, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul.
Chakhar, S. ve Martel, J.M. (2004). “Towards a Spatial Decision Support System: Multi-Criteria Evaluation Functions Inside Geographical Information Systems”,
Annales du Lamsade, Sayı: 2, 97-123.
Chakraborty S., Bhattacharyya O., Zavadskas E.K., Antucheviciene J. (2015). ''Application of WASPAS Method as an Optimization Tool in Non-traditional Machining Processes'', Information Technology and Control, Cilt 44/1, 77-88. Chakraborty S., Zavadskas E.K. (2014). ''Applications of WASPAS Method in
Chatterjee, P., Banerjee, A., Mondal, S., Boral, S., Chakraborty, S. (2018). "Development of A Hybrid Meta-Model for Material Selection Using Design Of Experiments and Edas Method", Engineering Transactions, 1-21.
Chu Ng, Y. 2008.''The Productive Efficiency of The Health Care Sector of China,'' The
Review of Regional Studies, Cilt: 38/3, 381-393.
Cihan ġ., Ayan E., Eren T., Topal T., Yıldırım E.K. (2017). ''Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile Ekokardiyografi Cihazı Seçiminin Yapılması'', HSP, Cilt:4/1, 41- 49.
Çakır E. (2017). ''Kentsel DönüĢüm Kapsamında Müteahhit Firmanın SWARA- Gri ĠliĢkisel Analiz Yöntemiyle Seçilmesi'', Uluslararası Bilimsel Araştırmalar
Dergisi Cilt:2/6, 79-95.
Çakır E. (2018a). ''Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Belediye Örneği'', Business, Economics
and Management Research Journal- BEMAREJ, Cilt:1/1, 15-30.
Çakır E. (2018b). ''BütünleĢik SWARA ve EDAS Yöntemi Kullanarak Fitness Merkezlerinin Değerlendirilmesi: Örnek Bir Uygulama'', Hitit Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 11/3, 1907- 1923.
Çakır E., Akar G. S. (2017). '' BütünleĢik TOPSIS ve SWARA Yöntemi ile Makine Seçimi: Bir Üretim ĠĢletmesinde Uygulama'', International Journal of Akademic
Value Studies Cilt:3/13, 206-216.
Çakır E., Akel G., Doğaner M. (2018). ''Türkiye‟de Faaliyet Gösteren Özel AlıĢveriĢ Sitelerinin BütünleĢik SWARA-WASPAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi'',
UİİİD-IJEAS, Sayı: 18, 599-616.
Çakır E., Karabıyık K.B. (2017). ''BütünleĢik SWARA-COPRAS Yöntemi Kullanarak Bulut Depolama Hizmet Sağlayıcılarının Değerlendirilmesi'', Bilişim
Teknolojileri Dergisi, Cilt:10/4, 417-434.
Çınar Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve 'Bankaların Mali Performanslarının
De erlendirilmesi Örne i, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü,
ĠĢletme Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Çiftçi C. (2014). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle İMKB'de İşlem Gören Büyük
Çaplı Şirketlerin Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi, Yüksek
Lisans Tezi, Gebze Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Gebze. Darji V.P., Rao R.V. (2014). ''Intelligent Multi Criteria Decision Making Methods for
Material Selection in Sugar Industry'', Procedia Materials Science 5, 2585 – 2594.
Doğan, M. (1985). İşletmelerde Karar Verme Teknikleri, Bilgehan Basımevi, Ġzmir. Ecer F. (2016). ''ARAS Yöntemi Kullanılarak Kurumsal Kaynak Planlaması Yazılımı
Seçimi'', Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 8/1, 89-98.
Ecer F. (2017). ''Third-Party Logistics (3pls) Provider Selection via fuzzy AHP and EDAS Ġntegrated Model'', Technological and Economic Development of
Economy, Cilt: 24/2, 615-634.
Ercan E., Kundakcı N. (2017). ''Bir Tekstil ĠĢletmesi için Desen Programı Seçiminde ARAS ve OCRA Yöntemlerinin KarĢılaĢtırılması'', Afyon Kocatepe Üniversitesi
Ersöz F. (2009). “Türkiye ile OECD‟ye Üye Ülkelerin SeçilmiĢ Sağlık Göstergelerinin Kümeleme ve Ayırma Analizi ile KarĢılaĢtırılması‟‟, Türkiye Klinikleri Tıp
Bilimleri Dergisi, Cilt: 29/6, 1650-1659.
Evren R. ve Ülengin F., (1992). Yönetimde Karar Verme, Ġstanbul Teknik Üniversitesi Matbaası GümüĢsuyu, Ġstanbul.
Genç A., Avcı T., Sevgin H. (2017). ''Karadeniz Ekonomik ĠĢbirliği Üye Ülkelerine ĠliĢkin Etkinlik Analizi: TOPSIS, ARAS ve MOORA Yöntemleriyle Bir Uygulama'', Pamukkale Journal of Eurasian Socieconomic Studies, Cilt:4/2, 15- 40.
Ghorshi Nezhad, M.R., Zolfani S.H., Moztarzadeh F., Zavadskas E.K., Bahrami M. (2015). ''Planning the Priority of High Tech Industries based on SWARA- WASPAS Methodology: The Case of the Nano Technology in Ġran'',Ekonomska
istrazivanja, Cilt: 28/1, 1111-1137.
Girginer N. (2013). ''A Comparison of the Healthcare Indicators of Turkey and The European Union Members Countries Using Multidimensional Scaling Analysis and Cluster Analysis'', İktisat İşletme ve Finans, Cilt: 28/323, 55-72.
Göztepe B. H., (2017). Çok Kriteli Karar Verme Yöntemlerini Kullanarak OECD'ye
Üye Ülkelerin Sa lık Göstergeleri ile De erlendirilmesi, Yüksek Lisans Tezi,
Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı, Antalya.
Gül M., Çelik E., Güneri A.F., GümüĢ A.T. (2012). ''Simülasyon ile BütünleĢik Çok Kriterli Karar Verme: Bir Hastane Acil Departmanı Ġçin Senaryo Seçimi Uygulaması'', İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 11/22, 1- 18.
Hajrahimi N., Dehaghani S., Sheikhtaheri A. (2013). ''Health Information Security: A Case Study of Three Selected Medical Centers in Iran'', Acta Informatica
Medica, Cilt: 21/1, 42-45.
Hwang, C.L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and
Applications, Springer-Verlag, Berlin-Hiedelberg.
Juodagalvienė, B., Turskis, Z., Šaparauskas, J., Endriukaitytė, A. (2017). "Integrated Multi-Criteria Evaluation of House‟s Plan Shape Based on the EDAS and SWARA Methods", Engineering Structures and Technologies, Cilt: 9/3, 117- 125.
Kalhor R., Asefzadeh S., Ghamari F. (2016). "Ranking Eastern Mediterranean Region Countries (EMRO) Based on the Health Impact Indicators Using Multi-criteria Decision Approach". Journal of Biology and Today's World, Cilt: 5/12, 213-217. Karabašević D., Stanujkić D., Urošević S. (2015). ''The MCDM Model For Personnel
Selection Based on SWARA and ARAS Methods'', Management, 43-52.
Karabašević D., Stanujkić D., Urošević S., Maksimović M.(2016). ''An Approach to Personnel Selection based on SWARA and WASPAS Methods'',Journal of
Economics, Management and Informatics, Cilt:7/1, 1-11.
Karabašević, D., Zavadskas, E.K., Stanujkic, D., Popovic, G., Brzakovic, M. (2018). ''An Approach to Personnel Selection in the IT Industry based on the EDAS Method'', Transformations in Business & Economics, Cilt:17/2, 54-65.
KarakaĢoğlu N. (2008), Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Uygulama Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, ĠĢletme Ana Bilim Dalı, Sayısal Yöntemler Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Denizli.
Kenger M.D. (2017), Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme
Yöntemlerinden ENTROPI Temelli MAUT, ARAS Ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle De erlendirilmesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, ĠĢletme Ana Bilim
Dalı, Sayısal Yöntemler Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Denizli.
Keršulienė, V., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. (2010). ''Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA).'' Journal of Business Economics and Management, Cilt: 11/2, 243-258.
Kesgin, C., Topuzoğlu A. (2006). “Sağlığın Tanımı; BaĢaçıkma,” Journal of İstanbul
Kültür University, Cilt:4/3, 47-49.
Keshavarz Ghorabaee M., Zavadskas E.K., Turskis Z., Antucheviciene J. (2016). ''A New Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) Method for Multi- Criteria Decision-Making'', Economic Computation and Economic Cybernetics
Studies and Research Cilt 3/50, 25-44.
Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. (2015). "Multi- Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)", Informatica, Cilt: 26/3, 435-451. Keshavarz Ghorabaee, M.,Zavadskas, E.K., Amiri, M. ve Turskis, Z., (2016) ''Extended
EDAS Method for Fuzzy Multi-criteria Decision-making: An Application toSupplierSelection'', International Journal Of Computers Communications &
Control, 358-371.
Keshavarz Ghorabaeea M., Amiria, M., Zavadskasb, E.K., Turskisb Z., Antuchevicieneb, J. (2017). ''Stochastic EDAS Method for Multi-Criteria Decision-Making with Normally Distributed Data'', Journal of Intelligent&Fuzzy
Systems, 33, 1627–1638.
Kocaman A.M., Mutlu E.M., Bayraktar D., Araz Ö.M. (2012), „‟OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemlerinin Etkinlik Analizi‟‟, Endüstri Mühendisli i Dergisi, Cilt: 23/4, 14-31.
Kocaman A.M., Mutlu M.E., Bayraktar D., Araz Ö.M. (2012). ''OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemlerinin Etkinlik Analizi'' Endüstri Mühendisli i Dergisi, Cilt: 23/4, 14-31.
Kuo R., Wu Y., Hsu T., Chen L. (2011). ''Improving Outpatient Services for Elderly Patients in Taiwan: A Qualitative Study'', Archives of Gerontology and
Geriatrics, Cilt: 53/2, 209-217.
Kurt Ü. (2003). ''Karar Verme Sürecinde Yöneticilerin KiĢilik Yapılarının Etkiler'', BaĢkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, YayımlanmamıĢ Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Kuru A. (2011). Entegre Yönetim Sistemlerinde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin
Kullanımına Yönelik Yaklaşımlar Ve Uygulamaları, Sosyal Bilimler Enstitüsü
Kutut V., Zavadskas E.K., Lazauskas M. (2014). ''Assessment of Priority Alternatives for Preservation of Historic Buildings Using Model based on ARAS and AHP Methods'', Archives of Civiland Mechanical Engineering, 14, 287-294.
Mathewa M., Sahua S. (2018). ''Comparison of New Multi-Criteria Decision Making Methods for Material Handling Equipment Selection'', Management Science
Letters, Sayı:8, 139-150.
Mirmirani, S., Lippmann, M. 2003. ''Health Care System Efficiency Analysis of G12 Countries'', International Business & Economics Research Journal, Cilt: 3/5 , 35-42.
Mohamed Riyazh Khan A., Rajamanoharane S., Prasad P. (2012) .''Service Quality Performance Measurement Management in Corporate Hospitals Using Analytical Hierarchy Process'', International Journal of Manufacturing
Technology and Management, 26/1-4, 196-212.
Mut S., Akyürek Ç.E. (2017). “OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Kümeleme Analizi Ġle Sınıflandırılması”, International Journal of Academic
Value Studies, Cilt: 3/12 411-422.
OECD (2019). http://www.oecd.org/about/budget/ (10.04.2019). OECD (2019). http://www.oecd.org/about/history/ (10.04.2019).
OECD (2019). http://www.oecd.org/about/membersandpartners/ (10.04.2019). OECD (2018). https://data.oecd.org/searchresults/?q=healty (31.10.2018). OECD (2018). Avrupa Birliği Sağlık Ġstatistikleri ve Türkiye,
https://www.saglikaktuel.com/d/file/35c966a9f1d343909d4d0858bec69333.pdf (8.11.2018).
Önder E., Önder G., Kuvat Ö. and TaĢ N. (2014). ''Identifying the Importance Level of Factors Influencing the Selection of Nursing as a Career Choice Using AHP: Survey to Compare the Precedence of Private Vocational High School Nursing Students and Their Parents'', Procedia-Social and Behavioral Sciences 122, 398- 404.
Önder G., Aybas M., Önder E. (2014). ''HemĢirelerin Stres Seviyesine Etki Eden Faktörlerin Öncelik Sırasının Çok Kriterli Karar Verme Tekniği Ġle Belirlenmesi'',Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt: 1/1, 21-35. Özbek A. (2017). ''Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem
Çözümü'', Seçkin Yayıncılık, Ankara.
Özbek A. (2019). ''Türkiye‟deki Ġllerin EDAS ve WASPAS Yöntemleri ile YaĢanabilirlik Kriterlerine Göre Sıralanması'', Kırıkkale Üniversitesi Sosyal
Bilimler Dergisi, Cilt: 9/1, 177-200.
Özbek A., Engür M. (2018). ''EDAS Yöntemi ile Lojistik Firma Web Sitelerinin Değerlendirilmesi'', Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu
Dergisi, Cilt: 21/2, 417-429.
Özdemir A.Ġ, (2009), „‟Hizmet Sektörü Etkinliğinin Makro Düzeyde Ġncelenmesi: Karadeniz Ekonomik ĠĢbirliği TeĢkilatı Üyesi Ülkelerin Sağlık Sektörü Üzerine
Bir Analiz‟‟, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:33, 189-205.
Özkan A. (2013). ''Evaluation of Healthcare Waste Treatment/Disposal Alternatives by Using Multi-Criteria Decision-Making Techniques'', Waste Management and
Research,Cilt:31/2, 141-149.
Özkan, ġ. (2012). Yöneylem Araştırması Nicel Karar Teknikleri, 3. Bası, Nobel Yayını, Ankara
Öztürk, A. (2014). Yöneylem Araştırması, EkinYayınevi, Bursa.
Paul D., Agarwal P.K., Chakraborty S. (2016). '' Performance Appraisal of Indian State Police Forces Using ARAS Method'', Management Science Letters, Sayı: 6, 361–372.
Retzlaff R., D., Chang C. F., Rubin R., M. (2004). „‟Technical Efficiency in the Use of Health Care Resources: A Comparison of OECD Countries‟‟, Health Policy, Cilt: 69/1, 55-72.
Reza S., Majid A. (2013). ''Ranking Financial Institutions Based on of Trust in Online